大數據時代，公共管理領域的決策將日益基于數據分析而作出，大數據在政府公共服務領域必將發揮重要的決策支撐作用，甚至能夠為公共服務提供方式帶來革命性影響。可以說，大數據不僅是技術變革，更是一場社會治理方式的變革，政府應當因勢利導，借力大數據優化公共服務方式，提升公共服務質量。

準確把握公共服務需求

公共服務本質上屬于以服務形式提供的公共產品。由于服務具有不可分割性，服務的生產過程同時也是消費過程，因此，對于作為服務提供者的政府來講，要想讓自己提供的公共服務“合口味”、進而提升公共服務質量，必須在提供服務之前掌握大量的決策支撐信息，特別是準確把握服務對象對于公共服務種類以及質和量等方面的需求。這其中就涉及如何高效地將社會成員的真實需求收集起來并進行有效的整合。

在收集和獲取公共服務需求信息時，傳統的入戶調查式方法不僅費時費力，而且還得“一事一查”，效率極差；而運用大數據技術則可以輕而易舉地解決這個問題。我們只需要將多部門建立的信息數據庫加以歸集、整合、轉化，并進行挖掘、處理和分析，就可以很快地準確把握服務對象的公共服務需求。當中可能的困難是需要將不同部門數據格式、采集標準、顯示規范都不同的海量數據讀取、轉換并統一呈現出來，數據清理的工作量和難度還是很大的。對此，政府可以設立或指定專司大數據歸集、處理、挖掘和分析的部門來專門負責，并借助最新數據處理技術來解決，政府其他業務部門有數據使用需要時只須“按需下單”即可，省時省力、效率倍增。

精確核算公共服務成本

現代政府在每出臺一項公共政策的時候，都需要進行成本核算。同樣，在開展公共服務時，政府也需要進行成本——效益分析，將成本費用分析法運用于政府部門的計劃決策中，以尋求在公共服務決策上如何以最小的成本獲取最大的收益。這是公共決策科學性以及經濟性原則所要求的。

以往，政府在開展公共決策可行性論證以及編制公共服務預算時，往往只能依靠已有的零散信息直接進行成本概算，或者依靠外部專家進行所謂的“充分”論證。事實上，這兩種常見的成本核算方式所能掌握的數據信息都是不完全的，一般業務部門和外部專家所能掌握的信息處理能力也相對有限，據此得出的成本核算結論往往距離真實情況較遠。因此，這些傳統的公共決策成本核算方式都不可避免地存在很大缺陷。主要表現在：政府在進行公共服務決策時，如果將成本和困難估計大了，可能導致該提供的公共服務沒能提供，影響服務需求的滿足和社會問題的解決；反之，如果將成本和困難估計小了，則可能導致公共服務的財務可持續性存疑，影響政府公信力。政府在編制公共服務預算時，如果將成本概算多了，可能導致公共服務項目經費結余過多、出現年底“突擊花錢”等非正常現象，影響公共資金使用效率；如果將成本概算少了，則可能導致公共服務項目經費短缺，致使原本應該提供的公共服務項目無法提供、原本能夠達到的服務水準也無法達到。

大數據時代，政府在進行公共決策或進行編制公共服務預算時，可以借助大數據技術在海量數據處理和挖掘方面的優勢，對分散在政府各個部門的數據進行有效整合，剔除無效和干擾信息，進行深度挖掘，尋找數據間的關聯性，既考慮當前情況，也預測未來變化，從而能夠基于相對完全信息得出成本核算結論，提高決策科學性和預算準確性。

合理配置公共服務資源

政府提供公共服務，不可避免地會碰到一個可及性問題，也就是如何準確高效地將公共服務資源配置和遞送給有需要的社會成員。從社會成員的角度來講，就是他們能否更便捷、以更低的成本享受到政府提供的公共服務。公共服務的可及性問題不僅直接影響公共服務的供給效率，也關系到公共服務項目能否最終“落地”、滿足社會成員的服務需求。從理論和實踐兩個方面來看，民生服務可及性主要受到公共服務資源配置均等化水平、公共服務管理服務體系及具體服務流程完善程度這兩個方面的制約和影響。大數據時代，政府完全可以借力大數據技術優化公共服務資源配置，并對公共服務管理服務體系及具體服務流程進行再造。這一點不僅對于公共服務資源配置頂層設計重要，而且對處在公共服務“最后一公里”的基層末梢也是至關重要。

具體而言，在優化公共服務資源配置方面，大數據技術能夠在以人口為核心的關鍵數據、各種類型構成數據以及公共服務機構和設施分布數據的支撐下，很清楚地提示公共決策者哪個地方公共服務資源過于集中，哪個地方相對缺乏。這樣就能夠有效防止政府部門在進行公共服務資源配置時將“均等”標準變成“平均”指標，搞平均主義、“撒胡椒面”，有助于政府將公共服務資源向欠發達區域、鄉村地區以及困難群體重點傾斜。

在公共服務管理服務體系及具體服務流程再造方面，大數據技術能夠幫助政府部門在公共服務供給過程中實時定位公共服務的重點對象，迅速找到管理服務體系中的薄弱環節及具體服務流程中的遺漏缺憾與服務盲區，并據此提出再造公共服務體系及具體服務流程的合理化建議，使得政府提供的公共服務能夠靠前接近最有需要的重點人群。